“现在谁还死磕传统搜索啊，都是直接问AI了！”

最近和几个做实业的老板喝酒，三杯下肚，大家都在倒同样的苦水。厂子里的产品明明不差，客户用了都说好，可新客户在哪儿呢？

有人说他试过在豆包上问“找一家靠谱的发电机供应商”，结果AI推荐的名单里，压根没有他公司的影子。另一个做工艺品的朋友更憋屈，他们的设计挺有特色，但在AI那儿完全是个“隐形人”。

听着他们吐槽，我心里挺不是滋味的。这个场景太熟悉了——技术浪潮来了，大家一窝蜂去学，学完发现不知道怎么用到自己那一亩三分地上。

有个数据挺吓人的：2025年AI搜索访问量暴增了357%，可90%的企业在AI推荐里却是“隐身”的。这意味着什么？意味着你的潜在客户已经换了一种“问路”的方式，而你还在老路口竖牌子。

拥抱AI不能只是喊喊口号、听听课就完了。得让它真刀真枪地，扎进你企业的业务流程里，帮你解决实际问题。

01 流量转移

现在的用户找东西，行为真的彻底变了。过去可能还得打开搜索引擎，敲关键词，在一堆结果里挑挑拣拣。现在呢？直接对着AI助手提问：“帮我推荐几款有设计感的家居装饰品。” 或者“送朋友一个高级的礼品，有什么小众品牌推荐吗？”

这种变化悄无声息，但影响是颠覆性的。

Gartner有个预测，说到2026年，传统搜索引擎的流量可能会下降四分之一，AI成了新的流量核心入口。我自己的感受是，这个速度可能比预测的还要快。

想想看，当你的客户、你的潜在合作伙伴，都开始用这种方式寻找供应商、解决方案时，如果你的信息没进AI的“认知库”，那生意还没开始，就已经结束了。

这可不是危言耸听。我问过身边不少年轻同事，他们现在查资料、做初步调研，第一步早就是去问各种AI助手了。方便、直接、还能给归纳总结好。

02 三个方法

道理都懂，可到底该咋弄？总不能把自己的产品手册，一股脑喂给AI吧？那不现实，也没用。根据我们团队自己实践和服务企业的经验，我觉得有三个接地气的方法，可以立刻上手。

方法一：用“发现-理解-推荐”的框架，让AI先认识你。

别一上来就想着让AI推荐你，这不现实。你得先让AI知道有你这么一号人物（企业）。我管这叫GEO“发理推”三原则。

发现：说白了，就是在互联网上多留点清晰的“脚印”。官网、行业垂直网站、高权重的媒体平台、甚至知乎豆瓣这样的社区，系统地留下你的品牌介绍、产品信息、解决方案案例。AI大模型是在全网学习的，它得先能频繁地“看见”你。

理解：AI看见你了，但它懂你是干嘛的吗？你需要用它容易懂的话告诉它。比如，别光说“我们卖工艺品”，得说：“我们专注东方美学现代转化，主打手工陶瓷花器，帮都市年轻人在书房、茶室打造独特有温度的氛围。” 这叫结构化、场景化的表达。

推荐：这是最后一步，也是水到渠成的结果。前面两步做好了，当AI评估你的权威性、用户评价、实用性都达标时，它自然会在回答相关问题时，把你纳入推荐名单。

方法二：别把AI当“魔法棒”，把它变成你业务流程里的“熟练工”。

AI不是用来变魔术的，是用来干活的。最高效的用法，是把它深度嵌到你已有的、重复性高的工作流里。

举个例子，做短视频内容。一个团队做治愈系图文视频，流程是：找文案→拆金句→配图→剪辑。他们用AI工具把拆句、配图这些耗时环节接了，结果一个人就能搞定全套，还做出了1400万播放的爆款。

关键是，他们没让AI天马行空去“创意”，而是让它在固定流程里担任固定角色，人则把控最核心的选题和节奏感。这就很像给生产线装了个智能机械臂，效率飙升，但生产线的方向和最终质检，还是人说了算。

现在一些先进的协同平台，已经能让你把AI“特工”直接拉到工作画布里，让它基于团队已有的讨论内容，自动生成策略文档、原型图。这就让AI从“一个需要单独对话的工具”，变成了“团队里一个沉默但高效的协作者”。

方法三：用AI放大你团队里最稀缺的“创意”，而不是替代基础劳动。

这是最容易踩坑的地方。很多人觉得用了AI，就能少雇几个人，让AI把活都干了。这个想法太天真，也浪费了AI真正的价值。

AI最擅长的是处理海量信息、生成基础素材、执行明确指令。而人最不可替代的，是创意、审美、共情和对复杂局面的判断。

有个网友，用AI做动画短片。他把80%的精力花在构思剧本和打磨分镜上，这是创意的核心。剩下的20%，用AI工具去生成图像、合成声音、剪辑。他的爆款作品《刻板印象宇宙》，打动人的是里面密集的脑洞和辛辣的讽刺，而不是“这是AI做的”。

他说的一个观点我特别认同：“在AI时代，不管你有多少短板都没问题，只要你在某一方面的‘长板’足够长，AI就能无限地放大它。”

对企业来说，这意味着你应该让AI去帮你团队里最牛的那个策划，快速验证更多想法；帮你最好的设计师，快速呈现多种风格草图；帮你最犀利的文案，搜集更多背景素材。把人从繁琐的执行中解放出来，去专注那些真正需要人类智慧闪耀的环节。

03 业务融合

聊了这么多方法，核心其实就是一句话：让AI为你独特的业务逻辑服务，而不是你去迎合AI的规则。

AI工具现在很多，功能眼花缭乱。但你不能看别人用这个工具火了，你就跟着去学。你得先想清楚：我企业最大的痛点是什么？是获客难？是内容生产效率低？还是设计方案出得太慢？

找到那个最痛的痛点，然后像选手术刀一样，去挑选最适合解决这个问题的AI工具或方法。

比如，你愁的是客户找不到你，那就好好研究“发理推”，去铺你的网络痕迹。你要是愁内容产出慢，就去搭建一个AI辅助的内容生产线。你要是需要激发创意，就用AI做脑暴伙伴。

千万别本末倒置。产品（或服务）永远是那个“1”，营销、效率工具这些都是后面的“0”。没有扎实的“1”，再多的“0”也没意义。但有了好的“1”，你就必须学会这个时代的新语言、新工具，去为它加上那些至关重要的“0”。

我见过太多企业主，学AI学得走火入魔，天天研究各种提示词技巧、最新模型，但一回到自己的业务，还是老一套。这就好像你背熟了所有枪械的说明书，但上了战场却忘了自己要打哪个敌人。

2026年刚刚开始，AI搜索这班车的车门正在打开。你是继续在站台上观望，抱怨生意难做，还是赶紧拿上一张靠谱的地图，挤上车去？

这张地图，不是某个万能软件，而是一套将AI与你的血肉业务紧密融合的思维和方法。路，就在你自己脚下。【智笔生花科技提供的AI产品及服务】：1、企业GEO服务使企业、产品信息被生成式AI大模型（DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、千问、ChatGPT等）优先引用，并直接融入用户提问的答案中，从而提升企业在AI大模型中的曝光度和吸引潜在客户2、公众号AI获客系统背靠微信的巨大且免费的流量，基于公众号内容深度和引流丝滑，通过AI+SEO与GEO联动，打造企业被动、精准的微信搜一搜的AI获客矩阵系统（SaaS），一次生产，持续收益，帮企业降本增效。数据反馈微信搜索来的客户转化意向提升10%+。3、短视频AI获客系统这套AI系统会根据公司业务、产品等相关信息，AI一键高质量成片，批量化、智能化生产企业所需要的获客短视频，一次生产，持续收获，帮企业短视频获客降本增效。这是基于我们自己的实战和获客需求，很自然而产生出来的AI工具。4、AI权重分析工具自主研发的一套AI大模型权重分析工具，实时评估企业在主流AI大模型中的曝光与排名，提供生成式引擎优化GEO建议。5、企业AI获客课程课截至2025年8月微信搜一搜的日活跃用户数超3亿，日均搜索量超10亿次，课程讲解AI+SEO微信搜一搜，以及抖音、小红书搜索的AI获客方式。企业年付费会员，免费观看。

【作者简介】：

• 孙豪，智笔生花创始人
• AI亿级流量缔造者，中国GEO第一人。
• GEO “发理推三原则+12维度”提出者
• AI写作很多篇10万+爆文
• AI创作很多条百万+播放量的短视频，单条短视频最高播放量500万+
• 第一份职业从SEO做起，精通SEO，后转运营，再转产品，再转运营，15年+的互联网从业经验。
• to C和to B赛道都创业过。
• 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。
• 智笔生花是上海智笔生花人工智能科技有限公司，研发的SaaS+AIGC内容创作平台。一句话介绍：帮企业一站式AI获客。

智笔生花官网：

https://www.zhibishenghua.com

智笔生花电话：132-6285-9967
智笔生花微信：h356147133

微软放大招：AI智能体开发，从此「说人话」

上周，我刚和一个创业朋友喝咖啡。他愁眉苦脸地跟我说：“想给自己的电商App加个AI客服，问了一圈报价，最便宜也要几十万。我特么连AI的门都摸不到，钱就烧没了。”

我正准备安慰他，手机弹出一条新闻：微软正式上线VS Code版Copilot Studio扩展。

我直接把新闻甩给他：“兄弟，你的救星来了。”

没错，微软这次干的不是小事。它把原本复杂的AI智能体开发工具，打包成了一个VS Code里的小插件。听起来好像没啥？错了，这意味着开发AI应用，从此不再需要AI博士，只要你懂点代码，就能让AI帮你干活。

这玩意儿到底是干嘛的？

先别被「Copilot Studio」这个名字唬住。

你可以把它理解成一个 “AI助手的造车工厂” 。以前你想让AI帮你处理客户投诉、自动回邮件、分析销售数据，你得懂大模型、懂Prompt工程、懂API调用……现在？在VS Code里装个插件，像搭积木一样点几下，AI就造好了。

微软的产品经理这次终于做了回人——他们知道开发者最烦什么：不是在写代码，而是在各个工具之间来回切。

现在好了，你写代码的VS Code，直接变成了AI开发控制台。想测试AI的回答效果？右侧直接弹个窗口，实时调试。想连接公司数据库？拖拽两下就搞定。再也不用打开十几个网页，复制粘贴到怀疑人生。

三大杀器，招招致命

这个新工具到底好用在哪？我给你拆解三个最狠的：

杀器一：「画流程图」就能定义AI行为

以前你让AI干活，得写一堆if-else代码。现在直接在界面上画流程图：“用户问价格→查数据库→返回报价→不满意→转人工”。完事儿。

就像给小助理写工作手册，不需要你懂Python，只需要你懂业务。微软管这叫「低代码」，我说这就是 “说人话编程” 。

杀器二：「本地测试」一键搞定

AI最烦人的是啥？上线前根本不知道怎么验证。你问它”明天天气怎么样”，它可能给你背首诗。

现在VS Code里直接内置了「AI模拟器」，能模拟各种用户提问、网络异常、数据库超时。你一边写，一边测，一边改。就像在旁边放了个QA测试员，24小时不休息。

杀器三：「企业数据」随便接

这是大招。AI要在公司真正落地，必须连业务数据——客户信息、订单记录、库存状态。以前这一步需要三个后端工程师忙活两周。

现在？Copilot Studio做了个「数据连接器」，点选一下Salesforce、点击一下SAP、再点一下MySQL，齐了。AI直接读数据，像查字典一样简单。

谁最高兴？这三类人要笑醒

1. 中小厂程序员：从「打杂」到「创新」

很多中小厂的程序员，每天被业务需求压得喘不过气。老板天天喊”我们要AI化”，但既不招人也不给钱。现在好了，利用午休时间就能做了个AI客服原型。下午给老板演示，晚上就申请到预算。

2. 独立开发者：一人公司时代来了

那个嫌开发太贵的朋友？他周二晚上给我发微信：”卧槽，我搞出来了！”他花了两个晚上，用Copilot Studio做了个能自动处理退货申请的AI。成本多少？0元。部署在哪？微软云送的免费额度。

一人公司不再是梦。产品经理、程序员、AI工程师，三合一。

3. 企业IT部门：「影子IT」转正了

很多公司的业务部门早就偷偷用ChatGPT干活了，但企业数据泄露风险极高。IT部门想管，又拿不出更好的方案。

现在IT可以直接在Copilot Studio里建「合规版AI」：数据不走公网，权限可控，日志可查。既满足了业务需求，又守住了安全底线。

背后的大棋：微软在「偷家」

看懂微软这波操作，你得明白它到底在干嘛。

OpenAI的GPT Store？太封闭了，只能玩别人家的玩具。

谷歌的Vertex AI？太专业了，得先考个TensorFlow认证。

微软的策略是：寄生在开发者最习惯的工具里。

全球2400万VS Code用户，每天平均使用3小时。微软不需要说服你学习新平台，只需要在你最顺手的地方，塞一个「AI开发」按钮。潜移默化，水到渠成。

这叫 「生态级降维打击」 。你不需要打败对手，你只需要让对手变得无关紧要。

还没完：真正的革命在下一步

现在Copilot Studio还只是个「更好用的工具」，但别被表象迷惑。

我预测三个月内，会出现以下场景：

• 「AI组件市场」 ：开发者把自己做好的AI模块（比如自动翻译Agent、简历筛选Agent）上传到市场，别人一键下载使用。
• 「自然语言开发」 ：直接在VS Code里打字”帮我做个能自动发邮件的AI”，工具自动生成流程图和代码。
• 「AI协作编程」 ：人类写业务逻辑，AI写异常处理；人类定义流程，AI优化性能。真正的结对编程。

到那时候，「程序员」这个职业的定义都会被改写。

写在最后：现在该干嘛？

如果你是个开发者，别看了，现在就去VS Code插件市场搜”Copilot Studio”，装上玩一玩。周末花半天时间，给自己做个AI小工具，哪怕只是自动回微信。

如果你是个创业者，别再花几十万外包AI开发了。找个懂点代码的实习生，用Copilot Studio先做个MVP试试水。

如果你是个企业管理者，赶紧让IT部门评估一下这个工具。你的竞争对手可能已经在用AI处理客服了，而你还在等招标流程。

AI这波浪潮，最大的风险不是「用错了」，而是「用晚了」。

微软已经把枪递到你手里了，现在扣动扳机，还来得及。

最后说句大实话：工具再好用，也解决不了「老板不懂装懂乱指挥」的问题。但这不在微软的服务范围内，得靠你自己。

今天早上，朋友圈被一条消息刷屏了：美国解除AI芯片出口禁令！

很多人兴奋地喊：”中国AI的春天来了！”也有人冷静地表示：“别高兴太早，没那么简单。”

作为一个每天跟AI圈打交道的人，我觉得有必要跟大家掰扯掰扯，这到底是怎么回事，对我们普通人、对创业者、对整个行业意味着什么。

先说结论：不是全面放开，但确实是重大转机

根据搜狐、腾讯新闻等多家媒体的报道，2025年7月，美国政府确实解除了对英伟达H20芯片的对华出口禁令。但划重点——这只是针对H20这一款芯片的调整，不是全面解除所有AI芯片限制。

更早前，5月份美国商务部还撤销了拜登时期的《AI扩散规则》，但同步启动了新的管制规则。简单说就是：换了个玩法，但没有完全松手。

所以，更准确的说法是：美国部分调整了AI芯片出口政策，给了中国市场一个喘息的机会，但核心技术壁垒依然存在。

H20到底是什么？为什么它的解禁这么重要？

H20不是最顶级的芯片。相比被禁的H100、H200，它有点像”阉割版”——性能降了，但价格也更亲民。

但恰恰是这个”二当家”，最适合中国当下的需求。为什么？

第一，性价比高。 训练超大模型需要H100这种顶级货，但推理（也就是让AI回答问题、生成图片）用H20完全够用。而现阶段，中国AI企业最大的痛点不是训练新模型，而是把已有的模型用起来、用好。

第二，生态成熟。 英伟达的CUDA生态就像AI界的”安卓系统”，无数开发者和应用都建立在上面。用H20，现有的技术栈不用大改，拿来就能用。

第三，时间点刚好。 DeepSeek开源后，中国掀起了一波”大模型落地”的热潮，各种应用场景百花齐放，正是需要算力的时候。

黄仁勋自己都说了：“H20在这里会非常成功，它的内存带宽特性非常适合中国企业正在开发的AI模型，比如DeepSeek和阿里巴巴的产品。”

这对中国AI产业意味着什么？三大利好

1. 短期算力荒得到缓解

过去一年，中国AI企业搞到一块好芯片比找对象还难。有的靠”特殊渠道”高价买，有的只能排队等国产芯片。

H20解禁后，中国企业可以正大光明地采购，不用再玩”地下工作”了。阿里、字节这些大厂已经加紧提交订单。据估算，这能为英伟达挽回140-180亿美元的营收损失——反过来也说明了中国市场有多饥渴。

对创业者来说，这意味着：你的AI应用可以更稳定地运行，不用再担心算力突然断供。

2. 国产替代赢得宝贵时间

可能有人会问：买外国芯片，那华为昇腾这些国产芯片怎么办？会不会被打压？

专家的看法是：短期有冲击，长期是利好。

冲击确实存在。很多开发者习惯了英伟达的CUDA生态，让他们换国产芯片，就像让习惯了iPhone的人突然用安卓，需要适应期。

但这次解禁给了国产芯片一个 “压力测试+追赶窗口” 的双重机会：

• 压力测试：国产芯片必须加快追赶，提升性能和生态兼容性，不然市场份额会被侵蚀。
• 追赶窗口：在H20供应稳定的情况下，国内AI应用会爆发式增长，这反过来会倒逼国产芯片加快迭代，满足市场需求。

更重要的是，中美科技博弈的长期趋势没变。今天能卖H20，明天可能又禁了。没有哪个大厂敢把命脉完全押在美国政府的善心上。所以，采购国产芯片作为”备胎”甚至”主胎”的战略不会改变。

3. AI应用将迎来爆发期

算力成本下来了，应用层才能玩得转。

过去一年，很多创业公司因为算力太贵，不敢做大用户量。现在H20进来，推理成本降低，AI应用的门槛大幅下降。

我们可以预见：

• AI客服会更智能、更便宜，中小企业都用得起
• AI视频生成会从玩具变成工具，广告公司、自媒体会大量采用
• AI编程助手会更普及，程序员的工作方式彻底改写
• 端侧AI（在手机、汽车上跑的AI）会加速落地，DeepSeek已经证明这条路可行

简单说：算力不再卡住脖子，创意和商业模式才能真正放飞。

但是，别高兴太早：三大挑战依然存在

1. 核心技术依然被卡脖子

H20解禁了，但更先进的H100、H200、Blackwell系列依然禁售。这就像别人给你开了辆家用轿车，但跑车和卡车还是不卖。

如果你想训练下一代超大规模模型，想搞颠覆性创新，还是绕不开美国的技术壁垒。

2. 供货稳定性存疑

H20虽然解禁了，但每一笔订单仍需美国政府审批。这意味着什么？

• 采购周期长：不能想买就买，得等美国商务部点头
• 政治风险大：中美关系一紧张，随时可能再断供
• 价格可能波动：供应不稳定，价格就难预测

这就好比你租了个房子，房东说”可以住，但每次续租都得我同意”。你敢放心装修吗？

3. 国产芯片生态仍需时间

华为的昇腾、寒武纪、燧原科技等国产芯片在性能上进步飞快，但软件生态还是短板。

CUDA经过十几年积累，有完善的开发工具、文档、社区支持。国产芯片要建自己的生态，不是一朝一夕的事。

就像鸿蒙系统再好，用户还是希望能用安卓应用。这是个路径依赖问题，需要时间，需要耐心，更需要产业界的共同努力。

未来的路：混合策略才是王道

面对这种”有限解禁”的局面，聪明的玩家会怎么做？

答案是：不把鸡蛋放一个篮子里。

1. 短期：采购H20解决燃眉之急，保证业务连续性
2. 中期：国产芯片+外国芯片混合部署，逐步提升国产比例
3. 长期：坚持自研核心技术，哪怕再苦再难也要走

百度、阿里、腾讯这些大厂早就这么干了——一部分业务跑在英伟达上，一部分跑在华为昇腾上，互为备份。

对中小企业来说，可以先用云服务，底层是H20还是昇腾，对用户透明。重点是不要把架构绑死在单一生态上，保持灵活性。

结语：春天来了，但路还很长

H20解禁，确实是个好消息。它让中国AI产业喘了口气，让创业者有更多机会试错，让应用层有了爆发的土壤。

但这 不是”胜利”，而是”转机” 。

真正的春天，不是别人施舍的，而是自己种出来的。只有当国产芯片在性能和生态上真正追上来，当我们不再看别人脸色过日子，那才是中国算力的春天。

在那之前，我们要保持清醒：用好每一颗能买到的芯片，但更要用好每一个自主创新的机会。

毕竟，靠山山会倒，靠人人会跑，靠自己最牢靠。

1月7号晚上，朋友圈被一份文件刷屏了。

工信部牵头，八个部门一起，扔出了个王炸——《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。

简单粗暴点说，国家这是举全力，要把AI像水电煤一样，塞进每一个工厂车间里。目标白纸黑字写到2027年，要推动大模型在制造环节深度用起来，要打造上千家标杆！

这意味啥？意味着AI再也不是互联网大厂或者科技公司橱窗里的漂亮展品了。它成了所有制造企业，甭管你是做螺丝螺母还是精密机床，在未来几年里必须握住的、最硬核的增长引擎。

一场国家级的考试，试卷已经发下来了。答对了，泼天的富贵，可能真就轮到你。

但问题，它跟着就来了，而且特别实在。政策画的是宏伟蓝图，落到咱们普通制造企业的头上，就变成了灵魂三问：钱从哪来？客户从哪来？难道让我自己从头养个AI团队？

别急，你也别懵。这事儿吧，说复杂能绕晕你，说简单，其实答案就藏在一个关键词里：“AI获客”。

国家为啥要拼命推“AI+制造”？归根结底，是希望你的生产更智能、成本更低、产品更好。但终极目标，是不是得让你的“好产品”能更顺畅地卖出去，找到需要它的人？

那么问题又回来了：客户在哪？

嘿，我告诉你，客户早就“跑了”。他们不再只是打开搜索引擎敲关键词，或者漫无目的刷行业网站了。他们现在，更习惯跑到AI那里，像问一个行业专家似的，直接提问题。

“我需要一种耐高温、抗腐蚀的特定型号阀门，国内哪几家做得比较靠谱？”
“采购一批高精度伺服电机，有什么品牌推荐？要售后网络完善的。”
“寻找汽车轻量化部件的供应商，最好有新能源车配套经验。”

……你发现没？这些问题的指向性极强，提问的人，八成就是个正在采购的工程师或企业决策者。如果此刻，AI给出的答案里，你的公司信息、产品优势、解决方案能排在最前面，甚至被直接推荐，这通潜在的咨询电话，这单生意，是不是就比别人快了十步不止？

对喽，这就是摆在眼前，看得见摸得着的“泼天富贵”入口。也是我们团队这两年，吭哧吭哧一直在深耕的事儿——有人叫它GEO（生成式引擎优化），但我更愿意直白点说，就是“AI时代的精准获客”。

这可不是简单弄个关键词排名就行。AI的“思考”方式跟传统搜索引擎不一样，它更聪明，也更“懒”。它喜欢结构清晰、权威可靠、能被它顺畅理解和引用的信息。

很多制造企业犯愁，说我们技术厉害，车间管理水平高，但就是不太会写那些“AI爱吃”的内容。难道要招一个文案团队，天天对着AI大模型琢磨怎么写文章？

（这里我得插一句，这事儿真不用那么复杂。后来我们做了个工具，基本上就是把企业的基本信息、技术亮点、案例数据喂进去，它能自动生成各种格式的、AI和人都爱看的内容，大大省事了。这是后话，也是被客户需求给逼出来的。）

所以说，AI+制造的浪潮里，“+制造”是修炼内功，而“AI获客”就是你的扩音器和导航仪。内功让你产品硬，导航仪帮你把客户精准引到家门口。缺了哪个，这富贵你都接不稳当。

我见过太多踏实的制造企业老板，技术出身，产品打磨得没话说，但谈到营销获客，就直挠头。过去那些方式，成本越来越高，效果嘛……就像往大海里撒盐，咸不咸全靠缘分。

现在时代真的变了。客户提问的场所迁移了，你展示自己的货架，也得跟着变。你得让自己企业的信息，稳稳地“蹲守”在各大AI的答案库里，等着被客户“问”出来。

这需要一整套的打法。从如何梳理自己的信息，到怎么把它变成AI喜欢的“食材”，再到如何布局到各个AI平台，最后怎么承接住这些精准流量，把它转化成实实在在的订单。它是一个体系化的工程，但好在，现在已经有路可循，有工具可用了。

就像我们服务过的一家做特种工业零部件的厂子，之前主要靠业务员跑展会和老客户介绍。去年开始跟着我们做AI获客的布局，现在每个月都能从AI渠道接到十几个高质量的询盘。老板跟我说：“最神奇的是，来的客户问的问题都特别专业，省了我大量前期介绍的时间，好像AI已经帮我把初步筛选的工作给做了。”

你看，这就是趋势的力量。它不声张，但一旦起来，就回不去了。

回到开头那个文件，那份“试卷”。题目国家已经出好了，就是“AI+”。你的答案里，如果只有生产线上的智能化改造，那可能只答对了一半。另外至关重要的一半，是你的营销和获客体系，能不能也完成这场“AI+”的进化。

别等到你的竞争对手，通过AI的推荐，稳稳接住了那些本该也属于你的询盘时，才反应过来。那时候，泼过来的可能就不是富贵，而是冷水了。

赶紧琢磨琢磨吧。你的客户，下一次会去问哪个AI呢？你，准备好出现在答案里了吗？

（这泼天的富贵，我看谁还接不住！）

【作者简介】：

– 孙豪，智笔生花创始人

– AI亿级流量缔造者，中国GEO第一人。

– GEO “发理推三原则+12维度”提出者

– AI写作很多篇10万+爆文

– AI创作很多条百万+播放量的短视频，单条短视频最高播放量500万+

– 第一份职业从SEO做起，精通SEO，后转运营，再转产品，属于综合型人员，15年+的互联网从业经验。

– to C和to B赛道都创业过。

– 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。

– 智笔生花是上海智笔生花人工智能科技有限公司，研发的SaaS+AIGC内容创作平台。一句话介绍：帮企业一站式AI获客。

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“我，ChatGPT，打钱。”

没想到，这句我们以为的玩笑话，真要成真了。

就在最近，OpenAI内部消息炸锅：ChatGPT对话式广告正式定档2026年Q1。没错，那个曾信誓旦旦说“广告让我格外不安”的奥特曼，最终还是向现实低头了。这一次，AI不仅要会聊天，还要学会“恰饭”。

从“宁死不屈”到“真香警告”

还记得ChatGPT刚火那两年，奥特曼是怎么说的吗？

他反复强调自己讨厌广告，尤其是“广告+AI”这种组合，觉得这是企业的“最后手段”。他更偏爱干净的订阅模式：用户直接付费，用钱换取不被广告商左右的答案。那时候，整个硅谷都在幻想——大模型可以走SaaS模式，我们每个月交20美元，就能清清爽爽地用AI。

但幻想，在现实面前碎了一地。

数据不会说谎。OpenAI如今年化收入130亿美元，听着挺唬人，但烧钱速度可能是这个数的三倍。ChatGPT周活用户接近9亿，可付费订阅的只有5%。剩下的95%免费用户，那就是一座座未开采的金矿。

于是我们看到，奥特曼开始改口了：“其实我还挺喜欢Instagram上的精准广告，能帮我发现好东西挺酷的”。这嘴硬的转折，比川剧变脸还快。

更讽刺的是，为了这次“恰饭大业”，奥特曼可是下了血本：挖来CFO Sarah Friar这尊广告系统的沙场老将，又请来前Slack CEO Denise Dresser当首席营收官，把“怎么赚钱”提到了公司最高优先级。嘴上全是理想主义，心里全是生意——人类的本质，原来是双标。

“无感”广告？我看是“无奈”广告

根据目前曝光的细节，OpenAI正在设计一种“新型数字广告”，试图在用户体验和变现之间走钢丝。

他们的方案是：广告不会一开始就蹦你脸上，而是等你聊深入了再“温柔”出现。

比如，你问巴塞罗那旅游攻略，ChatGPT会正常推荐圣家堂（这次是真·良心推荐）。但当你点击链接想深入了解时，啪！一个弹窗跳出来——“这里有XX公司的付费导览服务，了解一下？”

ads feature、search ad、bazaar content……这些代码已经悄悄藏在ChatGPT安卓测试版里。广告可能出现在侧边栏，可能会标注“本回答包含赞助内容”，也可能是AI根据你的对话，自动生成的定制化推荐。

问睫毛膏推荐？不好意思，排在前面的可能是付了钱的品牌。 问跑鞋选购？AI会给马拉松老手强调“耐久性”，给新手强调“性价比”，但推荐列表里藏着赞助商的名字。

OpenAI说这是“对话上下文相关”，不打扰自然对话节奏。但说实话，这不就是我们最烦的“软广”吗？ 只不过以前是人写的，现在是AI自动生成的。

我们以为AI是救世主，结果它先学会了“卖身”

这件事最扎心的地方在于：我们曾以为AI是不同的。

传统互联网靠广告活，是因为人家一开始就免费。但ChatGPT不一样，它有付费订阅，有清晰的商业模式。我们一度以为，AI时代能摆脱“你免费，你就是产品”的诅咒。

结果呢？大模型的尽头不是AGI，是CPM（千次展示成本）。

当AGI还没来，账单先到了。奥特曼拉响红色警报，但营收依旧是头等大事。于是，最懂你的AI，开始研究怎么最懂你钱包。

更尴尬的是，OpenAI的“无感”策略，本质上是在赌用户的耐心。他们希望广告足够精准、足够有用，让你发现“哎呀这广告还真贴心”。但这套逻辑，Google和Meta已经玩了二十年了。用户真的还会再买账吗？

广告来了，信任还能剩多少？

说实话，OpenAI的商业压力我理解。130亿美元营收还亏损，这谁顶得住？

但问题是，ChatGPT的核心资产是用户信任。我们愿意把最私密的问题、最困惑的时刻、最依赖的需求交给它，是因为我们相信它“中立客观”。

一旦广告植入，这份信任就开始有了裂痕。当AI推荐一个产品时，我永远会多想一句：这是因为它真的好，还是因为它给的钱多？

就像那句调侃：“免费用户：我们是产品；付费用户：我们是VIP产品；广告客户：我们是客户。” 现在，OpenAI也要走上这条老路了。

当然，他们承诺会标识赞助内容，会控制广告频次，会保护隐私。但历史告诉我们，一旦开了广告这个口子，底线只会越挪越低。今天是无伤大雅的“二次触发”，明天可能就是“智能推荐”里塞满赞助商。

结语：欢迎来到AI“恰饭”时代

2026年，很可能成为人类首次需要给AI装“广告拦截器”的一年。

当ChatGPT开始带货，当最懂你的AI开始出卖你，我们不得不接受一个现实：在持续烧钱的大模型时代，广告是最稳、最快的回血方式。从门户到搜索，从社交到短视频，互联网已经替AI踩过一遍坑了。

只是我们没想到，这一天来得这么快。奥特曼的“真香”时刻，成了所有用户的“破防”瞬间。

也许未来，我们会习惯AI的软广，会习惯在对话中辨别哪些是真心推荐，哪些是付费内容。就像我们现在刷抖音、用百度一样——原来AI不是来颠覆世界的，它只是来颠覆我们如何被广告包围的方式。

毕竟，理想很丰满，账单很骨感。在盈利面前，连AI都得学会低头。

你有没有遇到过这样的场景：
当你问ChatGPT“推荐几家靠谱的TK服务商”，它列出一堆名单，却没有你公司的名字；
当你用微信搜一搜找“短视频代运营”，跳出来的全是竞争对手……

别慌，你不是一个人。
越来越多企业老板发现：AI正在悄悄取代搜索引擎，成为新的流量入口。
而你如果还没被AI“看见”，就等于在未来的客户面前“隐身”了。

今天我要和你聊的，就是一家专门帮企业在AI时代“刷存在感”的公司——智笔生花人工智能科技，以及他们提出的重磅概念：GEO（生成式引擎优化）。

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一、GEO是什么？为什么它比SEO更致命？

简单说：
SEO是让搜索引擎（比如百度）优先展示你。
GEO是让AI大模型（比如ChatGPT、DeepSeek、豆包）在回答问题时，主动推荐你。

举个例子：
以前客户找“企业培训”，会百度一下，翻前三页。
现在客户直接问Kimi：“上海有哪些不错的企业数字化转型培训公司？”
如果AI没推荐你，你就连被选择的机会都没有。

这就是GEO的威力——它决定了你在AI对话中的“出场权”。

智笔生花在《GEO白皮书》里说了一句很扎心的话：

“GEO已经不是未来，而是正在发生的现在。”

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二、智笔生花提供哪些“AI获客神器”？

1️⃣ 企业GEO服务——让AI主动为你“代言”

他们帮你把公司信息“喂”给主流AI模型（国内外共10多个），让你在AI回答中优先出现。
相当于你雇了一个24小时不休息的AI销售，随时准备被客户“问”到。

2️⃣ 公众号AI获客系统——微信搜一搜的“躺赢”玩法

背靠微信日均10亿次搜索，系统自动生成符合AI推荐逻辑的文章+关键词布局。
一次生产，持续带来精准搜索流量。数据显示，这样来的客户意向度提升10%+。

3️⃣ 短视频AI获客系统——AI一键批量成片

根据产品信息，AI自动生成高质量短视频，批量发布。
不用编导、不用拍摄、不用熬夜剪片——AI全干了。

4️⃣ AI权重分析工具——你的“GEO仪表盘”

实时监测你在各个AI模型中的曝光排名，告诉你哪里弱、怎么补。
就像给你的AI存在感做“体检”。

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三、他们的“GEO方法论”有多硬核？

智笔生花不是随便搞搞，他们有一套完整理论体系：

✅ “发理推”三原则

• 发现：先让AI“看见”你（全网信息覆盖）。
• 理解：再让AI“懂你”（场景化、结构化内容）。
• 推荐：最后让AI“选择你”（多维权重提升）。

✅ 12维度评估体系

包括相关性、时效性、权威性、场景化、数据化等，甚至把“合法性”都列进去了——避免你因违规内容被AI拉黑。

✅ 真实案例数据

• 某教育公司：6个月内AI推荐次数提升400%，成交转化率提升18%。
• 某B2B企业：被动咨询量月增90%，成交周期缩短30%。

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四、最刺激的部分：GEO红利期还剩多久？

智笔生花在白皮书里预测了GEO五个发展阶段：

• 2024年前：稀缺期（知道的人少，做就有效）
• 2025年1-10月：初现阶段（红利明显，投喂关键词就有效）
• 2025年11月后：竞争期（专业玩家入场）
• 2028年后：红海期（价格战开打）
• 2030年左右：生态期（政策规范、工具智能化）

翻译成人话就是：现在正是上车的最好时机。

他们还警告：当前很多粗暴的“关键词堆砌”玩法，未来可能被AI打入“污点池”，甚至黑名单。
白帽GEO才是长久之计。

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五、老板最关心的：多少钱？怎么用？

具体报价需要联系他们（官网有全部联系方式），但根据行业推测，相比传统广告投放，GEO的获客成本可能低得多——毕竟吃的是AI流量红利。

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六、写在最后：你要不要上这班车？

流量入口的演变，经历过三个阶段：

1. 第一代：搜索引擎（SEO为王）
2. 第二代：短视频平台（内容视频化）
3. 第三代：生成式AI大模型（GEO为核）

每一次入口更迭，都有一批企业崛起，一批企业消失。
智笔生花做的，就是帮你提前卡位下一个入口。

如果你：

• 正在为获客成本高发愁
• 想做短视频/公众号但缺人力
• 担心自己在AI搜索中“隐身”
• 想布局未来3年的营销赛道

那么，GEO这件事，值得你现在就花半小时去了解。

毕竟，在AI时代，不被推荐，就等于不存在。

官网及联系方式

● 官网：https://www.zhibishenghua.com

● 互联网上古通信方式，邮箱：2489126@qq.com

● 不太着急可Q Q联系，Q Q：2489126

● 比较着急可微信联系，微信：h356147133

● 7*24小紧急事可电话，电话：132-6285-9967

12月18日，美国能源部正式宣布与24家顶尖科技公司签署合作协议，推进被称为“创世纪使命”的国家级AI计划。微软、谷歌、英伟达、OpenAI等几乎所有硅谷巨头赫然在列。

白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉茨奥斯表示，这项计划将帮助美国科学家实现实验设计自动化、加速模拟进程、生成预测模型，在能源、制造、药物研发等领域取得突破性进展。

01 历史回响

“创世纪使命”由美国总统特朗普于2025年11月24日通过行政命令启动。这项计划被官方描述为“自曼哈顿计划以来最重要的项目”。

与二战时期集中研制原子弹的曼哈顿计划不同，这个21世纪的“AI曼哈顿计划”有着更广泛的科学领域覆盖。

美国能源部科学事务次长兼“创世纪使命”负责人达里奥·吉尔直言不讳地将这一倡议称为“AI曼哈顿计划”，强调了美国在高度竞争的全球格局中保持科学和AI领导力的战略重要性。

02 科技巨头总动员

仔细查看这24家公司名单，基本涵盖了AI产业链的每个环节。从云服务提供商、芯片制造商到AI模型开发商，美国科技生态的核心力量已全面集结。

半导体领域，英伟达将提供加速计算平台与用于科学模拟的AI模型；英特尔和AMD也参与其中。

云服务方面，微软、谷歌和亚马逊AWS将提供云基础设施与AI工具。AI模型开发商OpenAI、Anthropic和马斯克的xAI同样在列。

甚至连相对小众的初创公司如Cerebras和Groq也加入了这一计划，它们将供应专门为科学计算优化的高端AI芯片。

03 战略核心领域

这项计划聚焦三个国家要务：加速科学发现、确保美国能源主导地位和加强国家安全。美国能源部表示，该计划旨在提升科学生产力，并降低对外国技术的依赖。

合作协议将侧重于开发应用于多个领域的AI模型，包括核能、量子计算、机器人技术以及供应链优化。

这些合作将利用私营部门的AI能力与能源部国家实验室的联邦计算资源相结合。

04 执行机制与时间表

“创世纪使命”展现出罕见的执行紧迫感。根据行政命令，能源部需要在 60天内 确定至少20项具有国家重要性的科技挑战。

在 270天内，该计划必须展示至少一个国家科学挑战的初始运行能力。这种明确的时间表反映了美国政府加速AI应用的急迫心态。

为支持这些目标，能源部上周已拨款3.2亿美元。部门继续通过两项开放的信息征询接受提交，一项关于AI模型合作伙伴关系的征询将开放至2026年1月14日，另一项关于国家安全AI能力的征询将开放至2026年1月23日。

05 全球化竞争格局

复旦大学全球人工智能创新治理中心分析指出，“创世纪计划”反映了行政主导和国家干预的逻辑在美国科技政策领域的强势回归。这意味着美国政府不再仅仅是立法者和监管者，而是直接下场组织和引导符合自身预期的创新活动。

该计划被定位为“最高优先级的国家科学任务”。与2025年初启动的主要解决算力供给与能源配套的“星际之门”计划不同，“创世纪使命”直指价值链顶端。

能源独立与材料自主是支撑算力扩张与先进制造的前提。美国目前在关键矿产的加工提炼环节高度依赖外部供应链。

06 挑战与批评

尽管计划雄心勃勃，但也面临着切实挑战。官员们已经意识到，AI发展所需的海量计算资源依赖于耗能巨大的数据中心。美国正积极寻求开发新能源并升级电网以应对这一挑战。

批评人士指出，由于联邦政府制定法规行动迟缓，需要依靠州级法规来解决偏见内容、深度伪造和用户安全风险等紧迫问题。白宫则正在着手限制这些州级法规，认为这些法规会给企业带来负担。

这项计划也引发了对过度集中化和隐私保护的担忧。将大量联邦数据集与私营部门AI能力整合，可能在数据安全和公民隐私方面带来新挑战。

在“创世纪计划”公布后的白宫会议上，一家参与公司的高管直言：“想法很好，但关键在于付诸行动并执行”。这句话道出了这项雄心勃勃计划面临的核心挑战。

美国能源部科学事务次长达里奥·吉尔强调，这些协议有助于推进特朗普总统的行政命令，打造一个用于科学发现的国家级AI平台，并借此全面提升美国研发生态环境。

计划支持者认为，这项计划将帮助美国在AI领域保持全球领先地位。随着24家科技巨头正式加入，美国的“AI曼哈顿计划”已从蓝图走向实施阶段。